빅데이터 분석 기반 스마트그리드 기술 동향 및 지능형첨단부품 산업 유망 기술 연구 = Analysis of Smart Grid Technology Trends and Promising Technologies in the Intelligent Advanced Components Industry Using Big Data Analytics

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 스마트그리드 분야가 지능형첨단부품 산업의 핵심 기반 기술로서 갖는 전략적 중요성에 주목하여, 국내외 논문 및 특허 데이터를 통합 분석하고 기술구조, 성장추세, 유망기술 영역을 정량적으로 도출하는 것을 목적으로 한다. 스마트그리드 기술은 전력 인프라의 지능화를 구현하는 기술 체계이자 센서, 반도체, 전력변환 모듈, 통신부품, 제어시스템 등 지능형첨단부품 산업의 주요 기술군이 융합되는 대표적 영역이다. 이러한 특성은 스마트그리드 기술 동향 분석이 단일 기술 분야를 넘어 부품·시스템·소프트웨어가 연결된 산업 전반의 구조적 변화와 성장 가능성을 파악하는 데 필수적임을 의미한다.
본 연구는 RISS, Web of Science, KIPRIS 등에서 수집한 약 22만 건의 문헌 데이터 중 전처리·정규화 과정을 거쳐 확보한 78,935건의 논문과 92,114건의 특허를 분석 대상으로 선정하였다. 분석 과정에서는 논문과 특허, 한국어와 영어 문헌 간의 구조적·언어적 차이를 고려하여 형태소 분석, 불용어 사전 구축, 동의어 통합 등 고도화된 텍스트 정제 절차를 적용하였다.
본 연구는 빈도 분석, 시계열 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 전략적 다이어그램 분석을 결합한 텍스트마이닝 기반 분석을 통해 스마트그리드 기술의 구조적 특성과 발전 방향을 규명하였다. 분석 결과, 스마트그리드 연구는 국내외 공통으로 전력·에너지·시스템·제어 기술을 중심축으로 형성되어 있으나 논문은 데이터 기반 분석과 지능형 운영 개념을 중심으로, 특허는 통신·전력제어·전력 변환 중심의 응용 기술을 중심으로 서로 다른 기술적 편향을 보이는 것으로 나타났다. 시계열 분석에서는 해외 연구는 팬데믹 상황에서도 비교적 안정적인 성장세를 유지한 반면, 국내 연구는 정책 및 외부 환경 변화에 따라 변동성이 크게 나타나는 특성을 보였다. 또한 키워드 네트워크 분석을 통해 국내 연구는 일부 핵심 기술을 중심으로 한 단핵적 구조를 보인 반면 해외 연구는 분산전원, 마이크로그리드, 데이터·모델 기반 기술이 결합된 다핵적 구조를 형성하며 기술 확장성이 높은 생태계를 구축하고 있음을 확인하였다. 이러한 분석을 바탕으로 도출된 유망기술 영역은 데이터 기반 운영·제어 기술, 분산 자원 및 에너지 저장 연계 기술, 통신 기반 전력망 기술 등으로 요약될 수 있다.
종합하면 스마트그리드 기술은 전력·통신 기반 인프라 중심 단계에서 데이터·AI 기반 운영·관리 기능이 융합된 지능형 에너지 운영 플랫폼으로 전환되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 논문과 특허 간, 그리고 국내와 해외 간의 기술 발전 경로 차이는 연구 단계와 기술개발·보호 단계의 역할 분화, 그리고 기술 축적 환경의 차이를 반영하는 것으로 해석된다.
아울러 본 연구는 도출된 분석 결과를 충북 지능형첨단부품 산업의 스마트그리드 기술 포트폴리오와 비교함으로써 글로벌 기술 구조 대비 지역 기술의 상대적 위치와 특성을 해석하고 지역 산업 분석에 적용 가능한 시사점을 도출하였다.
본 연구의 학술적 의의는 스마트그리드 기술을 단일 기술 분야가 아닌 구조적·계층적 기술 체계로 실증적으로 규명하고, 국내외 논문·특허 데이터를 통합한 정량적 분석을 통해 기술 발전 양상과 구조적 차이를 체계적으로 해석할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하였다는 데 있다. 이를 통해 기존의 단편적 기술 통계나 단순 연구 동향 분석을 넘어 지능형첨단부품 산업 관점에서 스마트그리드 기술의 구조적 발전 경로를 이해할 수 있는 학술적 기반을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to identify the structural characteristics, growth trends, and promising technology domains of the smart grid sector through an integrated analysis of domestic and international academic papers and patents, focusing on its strategic importance as a core enabling technology within the intelligent advanced components industry. Smart grid technology represents a comprehensive technological system for intelligent power infrastructure and a key convergence domain in which major technology groups of the intelligent advanced components industry—such as sensors, semiconductors, power conversion modules, communication components, and control systems—are integrated. These characteristics indicate that analyzing smart grid technology trends is essential for understanding structural transformations and growth potential across the broader industry, beyond a single technological field.
For this purpose, the study analyzed 78,935 academic papers and 92,114 patents selected through preprocessing and normalization from approximately 220,000 documents collected from RISS, Web of Science, and KIPRIS. To address structural and linguistic differences between papers and patents, as well as between Korean- and English-language documents, advanced text preprocessing procedures were applied, including morphological analysis, stop-word dictionary construction, and synonym normalization.
The study employed a text-mining–based analytical framework combining frequency analysis, time-series analysis, keyword co-occurrence network analysis, and strategic diagram analysis to examine the structural features and developmental trajectories of smart grid technologies. The results show that smart grid research in both domestic and international contexts is commonly structured around core axes of power, energy, systems, and control technologies. However, academic research tends to emphasize data-driven analysis and intelligent operational concepts, whereas patents exhibit a technological bias toward application-oriented domains centered on communication, power control, and power conversion technologies. Time-series analysis reveals that international research maintained relatively stable growth even during the COVID-19 pandemic, while domestic research displayed greater volatility in response to policy changes and external environmental factors. Furthermore, keyword network analysis indicates that domestic research is characterized by a single-hub structure centered on a limited number of core technologies, whereas international research forms a multi-hub structure integrating distributed energy resources, microgrids, and data- and model-based technologies, thereby establishing a highly extensible technological ecosystem. Based on these analyses, the identified promising technology domains can be summarized as data-driven operation and control technologies, distributed resource and energy storage integration technologies, and communication-based power grid technologies.
Overall, the findings confirm that smart grid technology is transitioning from an infrastructure-centered stage based on power and communication systems toward an intelligent energy operation platform integrating data- and AI-based operation and management functions. In particular, differences in technological development trajectories between papers and patents, as well as between domestic and international contexts, reflect role differentiation between the research stage and the technology development and protection stage, along with disparities in technological accumulation environments.
In addition, this study compares the derived analytical results with the smart grid technology portfolio of the intelligent advanced components industry in Chungcheongbuk-do, enabling an interpretation of the region’s relative technological position and characteristics within the global technological structure and deriving analytical implications applicable to regional industrial analysis.
The academic contribution of this study lies in empirically conceptualizing smart grid technology as a structural and hierarchical technological system rather than a single technological field, and in proposing an integrated quantitative analysis framework that enables systematic interpretation of technological evolution patterns and structural differences through the combined analysis of domestic and international papers and patents. By doing so, this research provides an academic foundation for understanding the structural development pathways of smart grid technologies from the perspective of the intelligent advanced components industry, beyond conventional fragmented statistical analyses or descriptive trend studies.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록ⅰ
• 목 차ⅲ
• 그림목차ⅵ
• 표 목 차ⅷ
• 약 어 표 ⅸ
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구배경 1
• 1.2 연구목적 3
• 1.3 연구의 구성 5
• 제 2 장 문헌 연구 7
• 2.1 스마트그리드 기술 개요 7
• 2.1.1 기술의 정의 및 구성요소 7
• 2.1.2 국내외 산업 동향 9
• 2.2 분석 관련 이론 연구13
• 2.2.1 텍스트 마이닝(Text Mining) 13
• 2.2.2 분류체계(Taxonomy)18
• 2.2.3 빅데이터(Big Data) 분석 22
• 2.2.4 키워드 네트워크 분석(Keyword Network Analysis)24
• 2.2.5 유망기술 예측27
• 2.3 선행 연구 분석 및 연구의 차별성30
• 제 3 장 분석방법 및 프로세스 33
• 3.1 분석 개요 33
• 3.1.1 분석 프레임워크 33
• 3.1.2 분석 파이프라인 35
• 3.2 분석 모듈 구성 및 적용37
• 3.2.1 빈도 분석 37
• 3.2.2 시계열 분석 38
• 3.2.3 키워드 네트워크 분석 39
• 3.2.4 유망영역 도출40
• 제 4 장 데이터 정의 및 전처리42
• 4.1 분석 대상 42
• 4.1.1 논문 데이터 43
• 4.1.2 특허 데이터 46
• 4.2 데이터 전처리48
• 4.2.1 데이터 전처리 절차 48
• 4.3 데이터 전처리 고도화 51
• 4.3.1 전처리 고도화 필요성 51
• 4.3.2 한국어 분석을 위한 전처리 고도화 52
• 4.3.3 문헌유형 및 언어 차이에 따른 전처리·불용어 차별화 54
• 제 5 장 연구 결과 61
• 5.1 빈도 분석 결과 62
• 5.1.1 논문 데이터 62
• 5.1.2 특허 데이터 68
• 5.1.3 국내외 논문 및 특허 빈도 분석 84
• 5.2 시계열 분석 86
• 5.2.1 논문 데이터 86
• 5.2.2 특허 데이터 90
• 5.2.3 분석 결과 비교 94
• 5.3 키워드 네트워크 분석 96
• 5.3.1 논문 데이터 97
• 5.3.2 특허 데이터 109
• 5.4 키워드 기반 유망기술 도출 123
• 5.4.1 분석 개요123
• 5.4.2 데이터셋별 유망기술 도출 결과 124
• 5.5 충북 스마트그리드 기술과의 비교 분석142
• 5.5.1 충북 스마트그리드 기술 분석 결과 142
• 5.5.2 국내외 유망기술 vs 충북 특허 기반 유망기술147
• 5.5.3 향후 전략적 시사점148
• 제 6 장 연구 결과의 종합적 논의150
• 6.1 연구 결과 요약 150
• 6.2 연구 결과의 학술적 의의 155
• 6.3 학술적·방법론적 기여157
• 6.3.1 학술적 기여 157
• 6.3.2 방법론적 기여 159
• 6.4 학술적·정책적 시사점160
• 6.4.1 통합유망기술 대비 충북유망기술의 시사점161
• 6.4.2 인프라 중심 기술과 지능형 운영 기술 간 연계의 필요성 161
• 6.5 연구의 한계 162
• 6.6 향후 연구 방향 164
• 참고문헌 166
• 영문초록 175
• 감사의 글(Acknowledgement) 179